Experiment: KI spielt Portal durch und verbraucht dabei 571 US-Dollar
Ein Mensch bekommt Valves Portal für wenige Euro und kann es an einem Nachmittag durchspielen. Dass ein allgemeines KI-Modell den Puzzleklassiker überhaupt weitgehend selbstständig bewältigt, ist dagegen bemerkenswert: GPT-6 Astra von OpenAI musste dreidimensionale Räume erfassen, Rätsel verstehen, Lösungswege planen und seine Spielfigur entsprechend steuern.
Astra schaffte den kompletten Durchlauf zwar, allerdings zu API-Kosten von 571,18 US-Dollar. Insgesamt waren 3.336 Aufrufe von Werkzeugen nötig.
Hinter dem Experiment steckt der Nutzer mit dem Pseudonym Cozyblaze. Er verband Astra über das Model Context Protocol (MCP) mit einer modifizierten Version des Spiels. Die KI erhielt unter anderem Screenshots und Informationen über die Position der Spielfigur und konnte anschließend Bewegungen sowie andere Eingaben an das Spiel schicken.
Portal wurde angehalten, während Astra die jeweilige Situation analysierte und seine nächsten Aktionen plante. Erst anschließend lief das Spiel weiter und führte die Eingaben aus.
Gerade das macht den Versuch interessant: Astra folgt nicht einfach einem vorher festgelegten Skript. Das Modell muss immer wieder aus dem aktuellen Zustand ableiten, was als Nächstes zu tun ist. Portal eignet sich dafür besonders gut, weil viele Aufgaben räumliches Verständnis, Timing und mehrstufige Planung verlangen.
Das veröffentlichte Video(öffnet im neuen Fenster) zeigt allerdings nicht die tatsächliche Geschwindigkeit des Durchlaufs: Die Denkpausen wurden herausgeschnitten. Insgesamt benötigte das Experiment fast 24 Stunden.
Astra ist das seit dem 3. September 2026 verfügbare Spitzenmodell von OpenAI. Anders als klassische Chatbots soll es nicht nur Fragen beantworten oder Texte erzeugen, sondern längere Aufgaben weitgehend selbstständig erledigen.
Hinweise in den Trainingsdaten?
Dazu kann das Modell Programme bedienen, Code schreiben und externe Werkzeuge aufrufen. Vereinfacht gesagt analysiert Astra ein Ziel, entscheidet über die nächsten Schritte, führt diese über angeschlossene Werkzeuge aus und wertet anschließend das Ergebnis aus.
Das unterscheidet solche sogenannten Agenten von Chatbots: Sie liefern nicht nur eine Antwort, sondern können eine Kette von Handlungen abarbeiten. Das Portal-Experiment demonstriert diesen Ansatz besonders anschaulich, weil unmittelbar sichtbar wird, ob die Entscheidungen der KI funktionieren.
Die enorme Rechnung zeigt zugleich die derzeitige Grenze solcher Systeme. Der Portal-Versuch ist daher weniger eine praktische Anwendung als eine Demonstration dessen, was ein allgemein einsetzbares KI-Modell mit Zugriff auf geeignete Werkzeuge inzwischen leisten kann.
Hinzu kommt: Portal ist fast 20 Jahre alt und im Netz umfangreich dokumentiert. Astra suchte während des Versuchs zwar nicht nach Lösungshilfen, könnte aber Wissen über das Spiel aus seinen Trainingsdaten besitzen. Wie gut das Modell ein völlig unbekanntes Spiel bewältigen würde, lässt sich aus dem Experiment daher nicht ableiten.